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Wie gut das Orakel trifft — und wie viele es lesen. Fachbegriffe erklärt →

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Live-Modelle (ganze Historie)

Was heute im Einsatz ist, bewertet über die gesamte Saison-Historie (Apr–Okt, ~10 Jahre): die Regel und das destillierte logistische Modell. Beide auf demselben Tage-Set.

Regel-basiert

Bewertete Tage
1980
Prognoseskill
+0.17
Windtage erkannt
90%
Anteil echter Wind-Tage (≥ 1 h ≥ 8 kt), an denen das Orakel nicht FLAUTE gesagt hat.
Fehlfahrten vermieden
27%
Anteil echter Flaute-Tage, die korrekt als FLAUTE vorhergesagt wurden.

Peirce-Score (Sensitivität + Spezifität − 1). 0 = nicht besser als Raten, 1 = perfekt. Positiv = nützlich. (68 Gewittertage, nach Thermik gewertet (LI entkoppelt).)

3-Klassen-Trefferquote
38%
Naiver Vergleich
FLAUTE · 44%

Anteil der Tage, an denen die Vorhersage genau die richtige Kategorie (Session / marginal / kein Wind) getroffen hat.

Was ein stumpfer „immer dasselbe"-Tipp (die häufigste Kategorie) träfe. Die Vorhersage muss das schlagen, um nützlich zu sein.

Konfusionsmatrix — Regel-Ebene

Vorhersage ↓  Tatsächlich → LÄUFTVIELLEICHTFLAUTE
LÄUFT 352336378
VIELLEICHT 145155260
FLAUTE 4273239

Zeilen = was vorhergesagt wurde, Spalten = was tatsächlich am See passiert ist. Auf der Diagonalen liegen die Treffer.

Sensitivität und Spezifität sind binäre Maße. Dafür werden die drei Kategorien zu „Wind-Tag ja/nein“ zusammengefasst: LÄUFT und VIELLEICHT zählen als Wind-Tag, FLAUTE als kein Wind — sowohl bei der Vorhersage als auch beim tatsächlichen Ausgang.

ML — Logistisch

Bewertete Tage
1980
Prognoseskill
+0.29
Windtage erkannt
76%
Anteil echter Wind-Tage (≥ 1 h ≥ 8 kt), an denen das Orakel nicht FLAUTE gesagt hat.
Fehlfahrten vermieden
53%
Anteil echter Flaute-Tage, die korrekt als FLAUTE vorhergesagt wurden.

Dasselbe Tages-Set wie oben, aber Vorhersage = der experimentelle logistische ML-Klassifikator. Treibt nie die offizielle Vorhersage — nur Vergleich. (68 Gewittertage, nach Thermik gewertet (LI entkoppelt).)

3-Klassen-Trefferquote
49%
Naiver Vergleich
FLAUTE · 44%

Anteil der Tage, an denen die Vorhersage genau die richtige Kategorie (Session / marginal / kein Wind) getroffen hat.

Was ein stumpfer „immer dasselbe"-Tipp (die häufigste Kategorie) träfe. Die Vorhersage muss das schlagen, um nützlich zu sein.

Konfusionsmatrix — ML Logistisch (Parallelmodell)

Vorhersage ↓  Tatsächlich → LÄUFTVIELLEICHTFLAUTE
LÄUFT 265165251
VIELLEICHT 158252164
FLAUTE 116147462

Zeilen = was vorhergesagt wurde, Spalten = was tatsächlich am See passiert ist. Auf der Diagonalen liegen die Treffer.

Sensitivität und Spezifität sind binäre Maße. Dafür werden die drei Kategorien zu „Wind-Tag ja/nein“ zusammengefasst: LÄUFT und VIELLEICHT zählen als Wind-Tag, FLAUTE als kein Wind — sowohl bei der Vorhersage als auch beim tatsächlichen Ausgang.

Fairer Vergleich (nur Testjahre ab 2023)

Alle drei Modelle auf demselben Tage-Set bewertet — aber nur auf den Jahren ab 2023, die zum Testen zurückgehalten und in keinem Modell mittrainiert wurden. Sonst würde das HGB-Modell auf genau den Tagen geprüft, aus denen es gelernt hat, und künstlich gut aussehen. Hier laufen die Regel sowie die bis 2022 trainierten Logistik- und HGB-Modelle gegeneinander.

Regel-basiert

Bewertete Tage
715
Prognoseskill
+0.15
Windtage erkannt
91%
Anteil echter Wind-Tage (≥ 1 h ≥ 8 kt), an denen das Orakel nicht FLAUTE gesagt hat.
Fehlfahrten vermieden
24%
Anteil echter Flaute-Tage, die korrekt als FLAUTE vorhergesagt wurden.

Peirce-Score (Sensitivität + Spezifität − 1). 0 = nicht besser als Raten, 1 = perfekt. Positiv = nützlich.

3-Klassen-Trefferquote
35%
Naiver Vergleich
FLAUTE · 44%

Anteil der Tage, an denen die Vorhersage genau die richtige Kategorie (Session / marginal / kein Wind) getroffen hat.

Was ein stumpfer „immer dasselbe"-Tipp (die häufigste Kategorie) träfe. Die Vorhersage muss das schlagen, um nützlich zu sein.

Konfusionsmatrix — Regel-Ebene

Vorhersage ↓  Tatsächlich → LÄUFTVIELLEICHTFLAUTE
LÄUFT 125125151
VIELLEICHT 635288
FLAUTE 142275

Zeilen = was vorhergesagt wurde, Spalten = was tatsächlich am See passiert ist. Auf der Diagonalen liegen die Treffer.

Sensitivität und Spezifität sind binäre Maße. Dafür werden die drei Kategorien zu „Wind-Tag ja/nein“ zusammengefasst: LÄUFT und VIELLEICHT zählen als Wind-Tag, FLAUTE als kein Wind — sowohl bei der Vorhersage als auch beim tatsächlichen Ausgang.

ML — Logistisch

Bewertete Tage
715
Prognoseskill
+0.23
Windtage erkannt
70%
Anteil echter Wind-Tage (≥ 1 h ≥ 8 kt), an denen das Orakel nicht FLAUTE gesagt hat.
Fehlfahrten vermieden
54%
Anteil echter Flaute-Tage, die korrekt als FLAUTE vorhergesagt wurden.

Dasselbe Tages-Set wie oben, aber Vorhersage = der experimentelle logistische ML-Klassifikator. Treibt nie die offizielle Vorhersage — nur Vergleich.

3-Klassen-Trefferquote
45%
Naiver Vergleich
FLAUTE · 44%

Anteil der Tage, an denen die Vorhersage genau die richtige Kategorie (Session / marginal / kein Wind) getroffen hat.

Was ein stumpfer „immer dasselbe"-Tipp (die häufigste Kategorie) träfe. Die Vorhersage muss das schlagen, um nützlich zu sein.

Konfusionsmatrix — ML Logistisch (Parallelmodell)

Vorhersage ↓  Tatsächlich → LÄUFTVIELLEICHTFLAUTE
LÄUFT 756374
VIELLEICHT 657772
FLAUTE 6259168

Zeilen = was vorhergesagt wurde, Spalten = was tatsächlich am See passiert ist. Auf der Diagonalen liegen die Treffer.

Sensitivität und Spezifität sind binäre Maße. Dafür werden die drei Kategorien zu „Wind-Tag ja/nein“ zusammengefasst: LÄUFT und VIELLEICHT zählen als Wind-Tag, FLAUTE als kein Wind — sowohl bei der Vorhersage als auch beim tatsächlichen Ausgang.

ML — HGB (Blackbox)

Bewertete Tage
715
Prognoseskill
+0.27
Windtage erkannt
66%
Anteil echter Wind-Tage (≥ 1 h ≥ 8 kt), an denen das Orakel nicht FLAUTE gesagt hat.
Fehlfahrten vermieden
61%
Anteil echter Flaute-Tage, die korrekt als FLAUTE vorhergesagt wurden.

Vorhersage = HistGradientBoosting. Trainiert auf den Jahren bis 2022, deshalb hier nur auf den Testjahren ab 2023 bewertet (anderes, kleineres Tages-Set als oben). Das stärkste Modell im Vergleich — läuft als Blackbox-Parallelmodell live mit, treibt die offizielle Vorhersage aber nie.

3-Klassen-Trefferquote
49%
Naiver Vergleich
FLAUTE · 44%

Anteil der Tage, an denen die Vorhersage genau die richtige Kategorie (Session / marginal / kein Wind) getroffen hat.

Was ein stumpfer „immer dasselbe"-Tipp (die häufigste Kategorie) träfe. Die Vorhersage muss das schlagen, um nützlich zu sein.

Konfusionsmatrix — HistGradientBoosting (Blackbox-Modell)

Vorhersage ↓  Tatsächlich → LÄUFTVIELLEICHTFLAUTE
LÄUFT 765861
VIELLEICHT 518161
FLAUTE 7560192

Zeilen = was vorhergesagt wurde, Spalten = was tatsächlich am See passiert ist. Auf der Diagonalen liegen die Treffer.

Sensitivität und Spezifität sind binäre Maße. Dafür werden die drei Kategorien zu „Wind-Tag ja/nein“ zusammengefasst: LÄUFT und VIELLEICHT zählen als Wind-Tag, FLAUTE als kein Wind — sowohl bei der Vorhersage als auch beim tatsächlichen Ausgang.